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重庆专业网站推广时间谷歌代运营

news 2025/8/1 22:27:16

重庆专业网站推广时间,谷歌代运营,网站二维码悬浮,永久免费的自建网站引言：为什么高效的内容创作如此重要？ 在当前竞争激烈的市场环境中，内容创作已成为品牌成功的重要支柱。无论是撰写营销文案、博客文章、社交媒体帖子，还是制作广告，优质的内容不仅能够帮助品牌吸引目标受众的注意力&a…

引言：为什么高效的内容创作如此重要？

在当前竞争激烈的市场环境中，内容创作已成为品牌成功的重要支柱。无论是撰写营销文案、博客文章、社交媒体帖子，还是制作广告，优质的内容不仅能够帮助品牌吸引目标受众的注意力，还能有效促进产品和服务的转化。然而，创作高质量内容却常常需要投入大量时间和精力，这使得很多内容创作者感到力不从心。

高效创作正成为现代内容创作者的迫切需求。如果你也为高效创作而苦恼，那么今天我们将为你介绍一款强大的内容创作工具——智谱AI GLM-4-Plus。通过这款 AI 写作助手，你将能够在短时间内生成高质量的内容，大大提升工作效率。

1. 什么是 GLM-4-Plus？

GLM-4-Plus是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型，属于生成式预训练变换器（GPT）系列的升级版本。它由大规模数据集训练而成，旨在理解和生成自然语言文本。GLM-4-Plus 在多个自然语言处理任务上表现优异，包括文本生成、文本理解、自动摘要、问答系统等。

GLM-4-Plus 的核心功能：

文本生成：GLM-4-Plus 能够根据给定的输入（例如提示语、关键词等）生成流畅、自然的文本，广泛应用于文案写作、广告创意、内容生成等场景。
问答能力：通过对问题的理解，GLM-4-Plus 可以生成精确的回答，适用于自动化客户服务、信息查询等场景。
文本理解：能够准确理解复杂的句子结构和上下文，进行有效的信息提取和分析。
多语言支持：除了中文，GLM-4-Plus 还支持多种语言的文本生成和理解，包括英语、法语、德语、日语等。
上下文保持：它能够保持长篇文本中的上下文一致性，在生成内容时不会失去原有语境，使得输出内容更加自然和连贯。

应用场景：

内容创作：可用于生成博客文章、产品描述、新闻稿、广告文案等。
客户支持：通过自动生成客服回答，减少人工客服的负担。
营销和广告：帮助品牌和电商平台快速生成创意广告、产品描述及推广文案。
教育与学习：用于自动化生成学习资料、解答学生提问等。

2. 如何调用 GLM-4-Plus API？

步骤 1：注册并获取 API 密钥

访问 GLM-4-Plus 的官方网站或开发者平台。
注册账号并登录，在个人中心-项目管理-APIkeys菜单创建一个新的API Key。
API 密钥通常是一个长字符串，用于身份验证和安全请求。

如下图

步骤 2：安装必要的依赖

为了调用 API，你需要在你的开发环境中安装相应的依赖，推荐使用 Python。你可以通过以下命令安装ZhipuAI库：

pip install ZhipuAI

步骤 3：编写代码调用 API

以下是一个 Python 代码示例，展示如何调用 GLM-4-Plus API 生成内容：

from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="")  # 请填写您自己的APIKey
response = client.chat.completions.create(model="glm-4-plus",  # 请填写您要调用的模型名称messages=[{"role": "user", "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"},{"role": "assistant", "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"},{"role": "user", "content": "智谱AI开放平台"},{"role": "assistant", "content": "点燃未来，智谱AI绘制无限，让创新触手可及！"},{"role": "user", "content": "创作一个更精准且吸引人的口号"}],
)
print(response.choices[0].message)

响应示例

{"created": 1703487403,"id": "8239375684858666781","model": "glm-4-plus","request_id": "8239375684858666781","choices": [{"finish_reason": "stop","index": 0,"message": {"content": "以AI绘蓝图 — 智谱AI，让创新的每一刻成为可能。","role": "assistant"}}],"usage": {"completion_tokens": 217,"prompt_tokens": 31,"total_tokens": 248}
}

步骤 4：常用参数说明

model: 要调用的模型编码。
model: 调用语言模型时，当前对话消息列表作为模型的提示输入，以JSON数组形式提供。
max_tokens: 模型输出的最大token数，最大输出为4095，默认值为1024。
temperature: 生成内容的创造性。值越高，生成的内容越多样化。
top_p: 控制生成内容的合理性，值越低，生成内容的质量越高。
tools: 模型可以调用的工具。
stop: 模型遇到stop指定的字符时会停止生成。目前仅支持单个stop词，格式为[“stop_word1”]。

除了Python和java SDK，模型服务也支持标准的 HTTP 调用，我会在后面的案例中讲到。

更多使用参考官方文档

3. 搭建你的内容生成神器

下面我写一个简单的前后端服务demo，来演示下如何搭建一个自己的内容创造神器。

前端我就用vue+axios写一个h5页面，根据输入的问题，发起请求展示响应结果。

显示效果如下：

对应的代码:

<template><div class="page"><div class="title-info">glm-4-plus的内容生成神器</div><div class="input-box"><van-fieldv-model="inputValue"rows="4"autosizetype="textarea"placeholder="请输入描述内容"show-word-limit/></div><!-- <div class="type-select-box"><van-radio-group v-model="tyoe"><van-radio name="1">生成广告文案</van-radio><van-radio name="2">公众号炫酷标题</van-radio><van-radio name="3">电商产品撰写文案</van-radio></van-radio-group></div> --><div class="btn-box"><van-button block type="info" @click="searchResult"> 立即生成</van-button></div><div class="result-box"><p class="s-title">生成结果：</p><div v-if="loading">正在生成，请等待..</div><div class="markdown" v-html="renderedMarkdown" v-else></div><!-- <div v-html="result"></div> --></div></div>
</template><script>
import markdownIt from 'markdown-it';
import { aiSearch } from '@api';
let md = null;
function markdownItCustomLink(md, options) {md.renderer.rules.link_open = function (tokens, idx, options, env, self) {const hrefIndex = tokens[idx].attrIndex('href');const href = tokens[idx].attrs[hrefIndex][1];// const text = tokens[idx + 1].content;// 返回一个自定义组件的标签，其中包含 href 和文本内容return `<span class="md-link-to-span" data-num="${href}">${href}</span>`;};md.renderer.rules.link_close = function () {return '';};
}
export default {name: 'HomeView',components: {},data() {return {inputValue: '',// type: '1',result: '',loading: false,renderedMarkdown: ''};},mounted() {md = markdownIt().use(markdownItCustomLink);this.renderedMarkdown = md.render(this.result);// this.mdText();},methods: {searchResult() {this.loading = true;aiSearch({ content: this.inputValue }).then(res => {this.loading = false;const { code, data } = res;if (code === '0000') {this.renderedMarkdown = md.render(data.content);} else {}}).catch(() => {this.loading = false;});},// 搜索search() {},mdText() {// this.renderedMarkdown = md.render(this.result);}}
};
</script>
<style lang="less" scoped>
.page {font-size: 28px;padding: 12px 24px;background-color: #f2f3f6;.title-info {font-weight: bold;text-align: center;}.input-box {margin: 24px 0;/deep/.van-cell {border: 2px solid #0080ff;}}.btn-box {margin-top: 20px;}.result-box {margin: 12px 0;.s-title {color: #0080ff;margin-bottom: 20px;}}
}
</style>

我使用了markdown-it 来处理接口返回的md格式内容

后端服务我使用了前端同学熟悉的express搭建，通过调用智谱 AI 提供的 http接口来实现的（当然使用py sdk是最好的）。

代码如下：

index.js 入口文件

const express = require('express');
const path = require('path');
const bodyParser = require('body-parser');
const cookieParser = require('cookie-parser');
const logger = require('morgan');
const partials = require('express-partials');const config = require('./config');
const routes = require('./routes/index');const app = express();const port = process.env.PORT || config.port;
app.set('port', port);
app.set('views', path.join(__dirname, 'views'));
app.set('view engine', 'ejs');// 静态文件托管
app.use(express.static(path.join(__dirname, 'public')));app.use(logger('dev'));app.use(bodyParser.json());
//extended:false 方法内部使用querystring模块处理请求参数的格式
//extended:true 方法内部使用第三方模块qs处理请求参数的格式
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: false }));
app.use(partials());
app.use(cookieParser());//配置diskStorage来控制文件存储的位置以及文件名字等app.use('/', routes);app.listen(app.get('port'), () => {console.log('Program starts running ...');console.log('server run success on port ' + app.get('port'));
});module.exports = app;

然后就是处理请求的主要代码：

router.get('/aiSearch', (req, res) => {const {content} = req.queryconst postData = {"model": "glm-4-plus",// "stream": true,"messages": [{"role": "user","content": content}]}axios.post('https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions', postData, {headers: {'Content-Type': 'application/json','Authorization': `Bearer ${apiKey}`}}).then(response => {console.log(JSON.stringify(response.data));// res.send(response.data.choices[0].message.content);res.status(200).json({code: '0000',data: response.data.choices[0]?.message// data: response.data.choices[0]?.message});});});

打印生成的结果：